覆盖索引又可以称为索引覆盖。select的数据列只用从索引中就能够取得，不必从数据表中读取，换句话说查询列要被所使用的索引覆盖。 解释二： 索引是高效找到行的一个方法，当能通过检索索引就可以读取想要的数据，那就不需要再到数据表中读取行了。如果一个索引包含了（或覆盖了）满足查询语句中字段与条件的数据就叫做覆盖索引。Select、Join和Where子句用到的所有列（即建立索引的字段正好是
一 . dm_db_index_physical_stats 重要字段说明 1.1 内部碎片：是avg_page_space_used_in_percent字段。是指页的填充度，为了使磁盘使用状况达到最优，对于没有很多随机插入的索引，此值应接近 100％。 但是，对于具有很多随机插入且页很满的索引，其页拆分数将不断增加。 这将导致更多的碎片。 因此，为了减
--索引1、什么是索引？优缺点是什么？索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种单独的、物理的数据库结构。优点： 1)大大加快数据的检索速度； 2)创建唯一性索引，保证数据库表中每一行数据的唯一性； 3)加速表和表之间的连接； 4)在使用分组和排序子句进行数据检索时，可以显著减少查询中分组和排序的时间。缺点： 1)索引需要占物理空间； 2)当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态
我们都知道，提高sql server的数据查询速度，最有效的方法，就是为表创建索引，而索引在对数据进行新增，删除，修改的时候，会产生索引碎片，索引碎片多了，就需要重新组织或重新生成索引，以达到索引的最大效率。那么我们要如何知道索引的碎片大小呢？在sql server中，碎片的大小是使用碎片比来体现的，按msdn上面的说法，如果碎片比小于30%,我们可以重新组织索引，如果碎片比大于等于30%，我们可
毫无疑问，给表添加索引是有好处的，你要做的大部分工作就是维护索引，在数据更改期间索引可能产生碎片，所以一些维护是必要的。碎片可能是你查询产生性能问题的来源。 那么到底什么是索引碎片呢？索引碎片实际上有2种形式：外部碎片和内部碎片。不管哪种碎片基本上都会影响索引内页的使用。这也许是因为页的逻辑顺序错误（即外部碎片）或每页存储的数据量少于数据页的容量（内部错误）。无论索引产生了哪种类型的碎片，你都会因
关键字：查看索引碎片，重建索引一、概述SQLServer提供了一个数据库命令——DBCC SHOWCONTIG——来确定一个指定的表或索引是否有碎片。 示例：显示数据库里所有索引的碎片信息DBCC SHOWCONTIG WITH ALL_INDEXES
显示指定表的所有索引的碎片信息
DBCC SHOWCONTIG (authors) WITH ALL_INDEXES
显示指定索引的碎片
Transact-SQL 参考
LIKE确定给定的字符串是否与指定的模式匹配。模式可以包含常规字符和通配符字符。模式匹配过程中，常规字符必须与字符串中指定的字符完全匹配。然而，可使用字符串的任意片段匹配通配符。与使用 = 和 != 字符串比较运算符相比，使用通配符可使 LIKE 运算符更加灵活。如果任何参数都不属于字符串数据类型，Microsoft® SQL Server™ 会将其转换成字符串数
语法示例：--改成当前库
USE Mimo_study
--创建变量 指定要查看的表
declare @table_id int
set @table_id=object_id('Calendar')
--执行
dbcc showcontig(@table_id)DBCC SHOWCONTIG是显示指定的表的数据和索引的碎片信息。解释如下：扫描页数（Page Scanned）： 如果你知道行的近似
序列创建：create sequence 序列名特点： 1.默认开始是没有值的，即指针指在了没有值的位置2.序列名.nextval每次都会自增一次，默认步长为13.序列名.currval查看当前序列的值。开始是没有的作用：动态生成一系列数字,常用于为某张表的主键字段提供值使用，这样新增数据极大的避免了主键冲突问题 使用序列名.nextval作为主键删除：drop sequen
SELECT 索引名称=a.name ,表名=c.name ,索引字段名=d.name ,索引字段位置=d.colid ? 1 2 3 4 5 6 7 8 FROM sysindexes a JOIN sysindexkeys b ON a.id=b.id AND a.indid=b.indid J
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2021-08-18 00:54:18
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以下常用的SQL语句有利于我们分析数据库的基本信息，然后根据查询的结果进行优化。1. 查看索引碎片 无论何时对基础数据执行插入、更新或删除操作，SQL Server 数据库引擎都会自动维护索引。随着时间的推移，这些修改可能会导致索引中的信息分散在数据库中（含有碎片）。当索引包含的页中的逻辑排序（基于键值）与数据文件中的物理排序不匹配时，就存在碎片。碎片非常多的索
可能导致查询缓慢的原因数据量过大表设计不合理sql语句写得不好没有合理使用索引SQL查询语句的优化查询语句中不要使用 *尽量减少子查询，使用关联查询（left join,right join,inner join）替代减少使用IN或者NOT IN ,使用exists，not exists或者关联查询语句替代or 的查询尽量用 union或者union all 代替 (在确认没有重复数据或者不用剔除
管理索引时需要注意的问题：A、标识出索引碎片。指出了应该对哪些索引进行重新生成或重新组织。B、显示出索引的使用情况。可以指出哪些索引没有使用过。建立索引的基本规则：A、针对优先级高的、使用频繁的查询来增加索引，同时测试查询看索引是否被使用，并且不要同时增加多个索引。B、除非有非常好的原因，否则在每一个表都增加一个聚集索引。C、选择很少改变的、高度唯一的、数据类型占用字节少的列做为聚集索引键。非聚集
1、使用索引提高查询效率：对于大数据量的表，对经常查询的字段建立索引，能够很大程度上提高查询效率，如果将表看作一本书，索引的作用就类似于书中的目录。在没有目录的情况下，要在书中查找制定的内容（即查询条件），必须查阅全书；而有了目录之后，只需要通过目录就可以快速地找到包含所需内容的页。但是使用索引也是一把双刃剑，索引需要空间来存储，也需要定期维护， 每当有记录在表中增减或索引列被修改时， 索引本身也
SELECT 索引名称=a.name ,表名=c.name ,索引字段名=d.name ,索引字段位置=d.colid ? 1 2 3 4 5 6 7 8 FROM sysindexes a JOIN sysindexkeys b ON a.id=b.id AND a.indid=b.indid J
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2021-08-18 00:54:16
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索引碎片：
内部碎片（或说叶级填充率）：反映数据叶级的空间占用率或空闲率
外部碎片：由于sqlserver以连续的8个page作为一个数据库块（区）extent作为读取单位，故此由于物理存储上的区和逻辑上不一致（不连续）而造成io读取切换
逻辑碎片：这是索引的叶级页中出错页所占的百分比。对于出错页，分配给索引的下一个物理页不是由当前叶级页中的“下一页”指针所指向的页
区碎片：这是堆的叶级页中出
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2012-11-15 16:43:00
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可以使用explain来分析MySQL查询性能，举例如下：1、使用explain语句去查看分析结果如 explain select * from test1 where id=1;会出现：id selecttype table type possible_keys key key_len ref rows extra各列。其中
阅读查询计划:通往SQL Server索引级别9的阶梯作者：大卫•杜兰特该系列本文是楼梯系列的一部分:SQL Server索引的阶梯索引是数据库设计的基础，并告诉开发人员使用数据库非常了解设计器的意图。不幸的是，当性能问题出现时，索引常常被添加到事后。这里最后是一个简单的系列文章，它应该能让任何数据库专业人员快速“跟上”他们的步伐在整个楼梯中，我们经常声明某个查询以某种方式执行;我们引用生成的查询
sql server：取当前时间前10分钟之内的数据 dateadd()
select dateadd(minute,-10,GETDATE()) 取当前时间点前10分钟以内的数据，且按创建时间倒序排
select * from tablename
where CreateDate > dateadd(minute,-10,GETDATE()) order by CreateDate
一、子查询补充： Exists的用法：select*from haha where exists(select*from bumen where bumen.code=haha.bumen,and bumen.name='销售部')and age>35--相当于循环嵌套语句一般用法：=select*
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2017-10-25 10:58:00
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